36 Απίστευτο AI στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Κάποτε το βασίλειο της επιστημονικής φαντασίας, η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας είναι πλέον πραγματικότητα. Μπορεί να βοηθήσει στη διάγνωση ασθενών και να δώσει συστάσεις θεραπείας, να αντικαταστήσει μονότονες διοικητικές εργασίες και να βοηθήσει στην εκτέλεση ορισμένων ιατρικών διαδικασιών.

Η ακόλουθη τεχνητή νοημοσύνη στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης παρέχει περαιτέρω πληροφορίες για την ανάπτυξη της αγοράς, τον τρόπο εφαρμογής της και τη στάση απέναντι σε αυτήν από το κοινό και τους επαγγελματίες.

Το πιο σημαντικό AI στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Αυτά είναι τα βασικά στατιστικά στοιχεία για την υγειονομική περίθαλψη της τεχνητής νοημοσύνης που όλοι πρέπει να γνωρίζουν το 2023.

• Η τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά υγειονομικής περίθαλψης εκτιμάται ότι θα αυξηθεί στα 187.95 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030.
• Το ένα πέμπτο των οργανισμών υγειονομικής περίθαλψης έχουν ήδη υιοθετήσει κάποια μορφή τεχνητής νοημοσύνης.
• Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να μειώσει το κόστος της ανακάλυψης νέων φαρμάκων κατά 70%.
• Το 60% των Αμερικανών αισθάνεται άβολα με τον πάροχο τους να βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.
• Τα προγνωστικά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να μειώσουν κατά το ήμισυ τις εισαγωγές στα νοσοκομεία.

Υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Αυτοί Στατιστικά AI Δείτε πόσο ευρεία είναι αυτή τη στιγμή η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και πώς εφαρμόζεται.

1. Το ένα πέμπτο των οργανισμών υγειονομικής περίθαλψης έχουν ήδη υιοθετήσει κάποια μορφή τεχνητής νοημοσύνης.

(Πηγή: Statista – AI Adoption)

Από το 2021, το 19% των ερωτηθέντων οργανισμών υγειονομικής περίθαλψης σε όλο τον κόσμο είχαν υιοθετήσει μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για τουλάχιστον 2 χρόνια. Ένα επιπλέον 18% αξιολογούσε εάν θα εφαρμόσει την τεχνητή νοημοσύνη, ενώ το 26% δεν το είχε ακόμη σκεφτεί.

2. Οι κλινικές δοκιμές είναι η πιο κοινή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.

(Πηγή: Grand View Research – AI Healthcare)

Από όλες τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη παγκοσμίως, οι κλινικές δοκιμές αντιπροσωπεύουν το 24.2%. Αυτό ακολουθείται στενά από χειρουργεία με τη βοήθεια ρομπότ, συνδεδεμένα μηχανήματα και εικονικούς βοηθούς.

3. Το 34% των εφαρμογών AI στο NHS είναι διαγνωστικές.

(Πηγή: HTWorld – AI Applications)

Η τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να χρησιμοποιείται σε κάθε πτυχή της υγειονομικής περίθαλψης, με το 34% των περιπτώσεων χρήσης του NHS να είναι διαγνωστικές. Αυτό περιλαμβάνει ανάλυση εικόνας με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, παθολογία και ενδοσκόπηση. Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα παίξει σημαντικό ρόλο στον εντοπισμό ασθενειών και ασθενειών στη Βρετανία.

Η δεύτερη πιο κοινή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι η απόδοση αυτοματισμού/υπηρεσίας, ακολουθούμενη από την υγεία του πληθυσμού. Το τελευταίο επικεντρώνεται στην «αξιοποίηση της ισχύος της τεχνητής νοημοσύνης όταν ασχολείται με μεγάλα σύνολα δεδομένων ασθενών για να βοηθήσει στην πρόβλεψη και την πρόληψη ασθενειών στον γενικό πληθυσμό».

4. Όλα τα κέντρα εγκεφαλικού επεισοδίου του Ηνωμένου Βασιλείου θα διαθέτουν τεχνολογία διάγνωσης εγκεφαλικού επεισοδίου με τεχνητή νοημοσύνη έως το τέλος του 2023.

(Πηγή: HTWorld – AI Strokes)

Επί του παρόντος, το 86% των εγκαταστάσεων θεραπείας εγκεφαλικού επεισοδίου του NHS χρησιμοποιούν εργαλεία διάγνωσης τεχνητής νοημοσύνης για να επιταχύνουν την ανίχνευση και τη θεραπεία. Αυτό θα είναι 100% μέχρι το τέλος του έτους.

Αυτό είναι μέρος ενός διαγνωστικού ταμείου τεχνητής νοημοσύνης ύψους 21 εκατομμυρίων λιρών που περιλαμβάνει επίσης τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για ακτινογραφίες θώρακος για την ανίχνευση καρκίνου του πνεύμονα.

5. Οι κλινικοί γιατροί είναι οι κύριοι χρήστες της νέας τεχνολογίας AI.

(Πηγή: Statista – AI Users)

Μια έρευνα του 2021 διαπίστωσε ότι το 88% των οργανισμών υγειονομικής περίθαλψης στα τελικά στάδια της εφαρμογής της νέας τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης σκόπευαν τους κλινικούς γιατρούς να είναι οι κύριοι χρήστες, δηλαδή αυτοί που ασχολούνται άμεσα με ασθενείς.

Επιπλέον, το 72% των οργανισμών στα αρχικά στάδια σκόπευαν επίσης να χρησιμοποιηθούν οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης τους από κλινικούς γιατρούς.

6. Το 10% των επαγγελματιών υγείας των ΗΠΑ χρησιμοποιούν εργαλεία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT ή το Med-PaLM 2.

(Πηγή: Tebra)

Ενώ η υγειονομική περίθαλψη έχει πολλές από τις δικές της μοναδικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, μεμονωμένοι επαγγελματίες χρησιμοποιούν επίσης δημοφιλείς Γεννήτριες περιεχομένου AI όπως το ChatGPT και το Med-PaLM2 για να απαντήσετε σε ιατρικές ερωτήσεις. Από τους 500 ερωτηθέντες, 1 στους 10 επαγγελματίες είπε ότι το έκαναν και οι μισοί είχαν σχέδια να το δοκιμάσουν.

Επαγγελματιών υγείας που έχουν χρησιμοποιήσει γενετική AI εργαλεία, το 95% είπε ότι είχε θετική προοπτική αφού είδε την ποιότητα των ιατρικών συμβουλών που παρήχθησαν.

7. Η τεχνητή νοημοσύνη βοήθησε τη Moderna να βελτιστοποιήσει το εμβόλιο της για τον COVID-19.

(Πηγή: Financial Times)

Η Moderna χρησιμοποίησε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδευμένο σε 20,000 μοναδικές αλληλουχίες mRNA για να βοηθήσει στο σχεδιασμό και την κατασκευή της πρώτης παρτίδας του εμβολίου COVID-19 για δοκιμή σε μόλις 42 ημέρες. Η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται πολλά για την επιτάχυνση της διαδικασίας ανακάλυψης φαρμάκων και κλινικών δοκιμών.

Οικονομική τεχνητή νοημοσύνη στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη είναι ήδη μια αγορά δισεκατομμυρίων δολαρίων. Αυτά τα οικονομικά στατιστικά εξετάζουν το μερίδιο αγοράς, τις εκτιμήσεις για το μέλλον και άλλα συναρπαστικά οικονομικά δεδομένα.

8. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη θα μπορούσε να εξοικονομήσει μεταξύ 5% και 10% στις δαπάνες των ΗΠΑ.

(Πηγή: NBER)

Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί αποτελεσματικότητα, πράγμα που σημαίνει λιγότερα χαμένα δολάρια. Η έρευνα δείχνει ότι η ευρύτερη υιοθέτηση στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης θα μπορούσε να μειώσει σημαντικά τις δαπάνες, οι οποίες κυμαίνονταν μεταξύ 200 και 360 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2019.

9. Η τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά υγειονομικής περίθαλψης εκτιμάται ότι θα αυξηθεί στα 187.95 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030.

(Πηγή: Statista – AI Healthcare Market)

Η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη αποτιμήθηκε για τελευταία φορά σε 11 δισεκατομμύρια δολάρια το 2021 και εκτιμάται ότι θα αξίζει σχεδόν 188 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το τέλος της δεκαετίας. Αυτός είναι ένας σύνθετος ετήσιος ρυθμός ανάπτυξης 37%.

Σε σύγκριση, το AI στην εκπαίδευση Η αγορά αναμένεται να φτάσει τα 20 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2027.

10. Η χειρουργική επέμβαση με τη βοήθεια ρομπότ θα μπορούσε να εκτιμηθεί στα 40 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026.

(Πηγή: Harvard Business Review)

Από 10 εφαρμογές που θα μπορούσαν να αλλάξουν σημαντικά την υγειονομική περίθαλψη, τα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης για χειρουργική επέμβαση αποτιμώνται με τη μεγαλύτερη αξία (40 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2026). Οι εικονικοί βοηθοί νοσοκόμων κατατάχθηκαν στη δεύτερη θέση (20 δισεκατομμύρια δολάρια), γεγονός που θα απελευθερώσει τον φόρτο εργασίας των νοσοκόμων και θα αντιμετωπίσει τις ελλείψεις εργατικού δυναμικού.

11. Η Βόρεια Αμερική δημιούργησε τα περισσότερα έσοδα από την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη το 2022.

(Πηγή: Grand View Research)

Από την άποψη των εσόδων, οι ΗΠΑ είναι υπεύθυνες για τα περισσότερα έσοδα που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη. Το 2022 είχε μερίδιο αγοράς 58%, ακολουθούμενη από την περιοχή Ασίας-Ειρηνικού με 40.9%. Η Κίνα και η Αυστραλία συγκαταλέγονται στις ταχύτερα αναπτυσσόμενες αγορές υγειονομικής περίθαλψης με τεχνητή νοημοσύνη.

12. Η τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά υγειονομικής περίθαλψης κυριαρχείται από 6 εταιρείες.

(Πηγή: Grand View Research)

Οι 6 βασικές εταιρείες που ασχολούνται με την τεχνητή νοημοσύνη για την υγειονομική περίθαλψη είναι: IBM, NVIDIA, Nuance Communications, Microsoft, Intel και DeepMind Technologies. Αυτό περιλαμβάνει τεχνολογία ειδικά για την υγειονομική περίθαλψη και γενικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που ο κλάδος έχει βρει χρήσιμες.

13. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να μειώσει το κόστος της ανακάλυψης νέων φαρμάκων κατά 70%.

(Πηγές: Insider Intelligence, Financial Times)

Η πρώιμη φάση της ανακάλυψης φαρμάκων είναι μια ακούραστη διαδικασία ανάγνωσης και ανάλυσης επιστημονικής βιβλιογραφίας και υπολογισμού και δοκιμής αλληλεπιδράσεων φαρμάκων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει πολλά από αυτά και να εξοικονομήσει δισεκατομμύρια δολάρια στη διαδικασία. Με τη σειρά του, αυτό μπορεί να μειώσει και το τελικό κόστος των φαρμάκων.

Η χρηματοδότηση για την ανακάλυψη φαρμάκων με τεχνητή νοημοσύνη αυξήθηκε κατά 3,800% μεταξύ 2016 και 2021.

14. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να κάνει εξοικονόμηση 16 δισεκατομμυρίων δολαρίων λόγω σφαλμάτων στη δοσολογία των φαρμάκων.

(Πηγή: Harvard Business Review)

Όταν οι άνθρωποι πρέπει να λάβουν μια ενημερωμένη απόφαση σχετικά με τη δόση του φαρμάκου που λαμβάνει ένας ασθενής, μπορεί να έχει δαπανηρές συνέπειες. Στην καλύτερη περίπτωση, μια δόση που είναι πολύ υψηλή κοστίζει περισσότερο σε όγκο. Στη χειρότερη περίπτωση, η λανθασμένη δόση μπορεί να οδηγήσει σε ανεπιθύμητες ενέργειες, οδηγώντας σε δαπανηρές διορθωτικές διαδικασίες και περαιτέρω φροντίδα.

15. Η τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά φαρμάκων ακριβείας αναμένεται να φτάσει τα 14.5 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030.

(Πηγή: Grand View Research – AI Precision Medicine)

Η ιατρική ακριβείας είναι μια προσέγγιση στην υγειονομική περίθαλψη που λαμβάνει υπόψη την ατομική μεταβλητότητα στα γονίδια, το περιβάλλον και τον τρόπο ζωής κατά τη διάγνωση και τη θεραπεία ασθενειών. Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να χειρίζεται γρήγορα τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να μαθαίνει όσο πάει θα βοηθήσει την ιατρική ακριβείας να γίνει ο κανόνας.

Η αξία της αγοράς ήταν 1.27 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 και αναμένεται να αναπτυχθεί με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 35.7%, φτάνοντας τα 14.53 δισεκατομμύρια το 2030.

Η στάση των ασθενών απέναντι στην τεχνητή νοημοσύνη στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Το κοινό φοβάται φυσικά τη νέα τεχνολογία, αλλά εξακολουθούν να υπάρχουν ορισμένες θετικές στάσεις απέναντι στην τεχνητή νοημοσύνη για τον έλεγχο του καρκίνου, τη θεραπεία και τη μείωση των εθνοτικών προκαταλήψεων.

16. Το 60% των Αμερικανών αισθάνονται άβολα με τον πάροχο τους να βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.

(Πηγή: Pew Research)

Μια πρόσφατη μελέτη σε 11,004 ενήλικες στις ΗΠΑ διαπίστωσε ότι 6 στους 10 αισθάνονται άβολα με την ιδέα ότι ο πάροχος υγειονομικής περίθαλψης βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη για να κάνει μια διάγνωση ή να συστήσει θεραπείες. Αυτό μπορεί να οφείλεται στο ότι πολλοί δεν πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα βελτιώσει τα αποτελέσματα.

17. Το 60% των Αμερικανών πιστεύει επίσης ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα βελτιώσει τα αποτελέσματα στην υγεία.

(Πηγή: Pew Research)

Ενώ το 38% των ερωτηθέντων πίστευε ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης θα βελτίωνε τα αποτελέσματα στην υγεία, το 33% πίστευε το αντίθετο και το 27% δεν πίστευε ότι θα είχε κανένα αντίκτυπο. Υπάρχουν επίσης ανησυχίες για το πώς θα εφαρμοστεί η τεχνητή νοημοσύνη.

Άλλες ανησυχίες είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα επιδεινώσει τη σχέση ασθενούς-παρόχου (57%) και ότι θα αποτελούσε κίνδυνο ασφάλειας για τα αρχεία ασθενών (37%).

18. Το 75% των Αμερικανών πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη θα εφαρμοστεί πολύ γρήγορα.

(Πηγή: Pew Research)

Για μεγάλο μέρος του κοινού, η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης έχει εμφανιστεί μόλις τα τελευταία χρόνια. Αυτό θα μπορούσε να προκαλέσει φόβους ότι υιοθετείται πολύ γρήγορα στην υγειονομική περίθαλψη. Ακόμη και εκείνοι που έχουν ακούσει πολλά για την τεχνητή νοημοσύνη, το 70% εξακολουθεί να πιστεύει ότι ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης θα κινηθεί πολύ γρήγορα και δεν κατανοεί πλήρως τους κινδύνους για τους ασθενείς.

19. Οι μισοί ενήλικες των ΗΠΑ που πιστεύουν ότι υπάρχει εθνοτική προκατάληψη στην υγειονομική περίθαλψη πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα ισοπεδώσει τους όρους ανταγωνισμού.

(Πηγή: Pew Research)

Μια θετική προοπτική από την έρευνα προέρχεται από εκείνους που πιστεύουν ότι η υγειονομική περίθαλψη είναι προκατειλημμένη για φυλετικούς και εθνοτικούς λόγους. Δηλαδή, χειρότερα αποτελέσματα για τις εθνικές μειονότητες. Το 51% πιστεύει ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη λήψη αποφάσεων θα εξαλείψει αυτή την προκατάληψη. Το 15% πιστεύει ότι θα χειροτέρευε ρητά τις προκαταλήψεις.

20. Το 65% των ενηλίκων των ΗΠΑ είτε σίγουρα είτε πιθανώς θα ήθελε η τεχνητή νοημοσύνη να χρησιμοποιηθεί στον προσυμπτωματικό έλεγχο του καρκίνου του δέρματος.

(Πηγή: Pew Research)

Ο προσυμπτωματικός έλεγχος του καρκίνου του δέρματος είναι ένας τομέας που το κοινό πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθούσε, με το 55% να πιστεύει ότι μπορεί να είναι πιο ακριβής από τον παραδοσιακό έλεγχο. Είναι ενδιαφέρον ότι οι μορφωμένοι νέοι άνδρες ήταν οι μεγαλύτεροι υποστηρικτές της τεχνητής νοημοσύνης, ενώ οι αμόρφωτες μειονότητες έτειναν να φοβούνται περισσότερο μια τέτοια εφαρμογή.

21. 1 στους 4 Αμερικανούς θα προτιμούσε να μιλήσει σε ένα chatbot AI παρά σε έναν άνθρωπο θεραπευτή.

(Πηγή: Tebra)

Πρώτα, ήταν τηλεφωνική θεραπεία και μετά εφαρμογές ανταλλαγής μηνυμάτων. Τώρα ένας αυξανόμενος αριθμός ανθρώπων στρέφεται σε chatbots AI, συμπεριλαμβανομένου του ChatGPT για θεραπεία χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή. Η θεραπεία με τεχνητή νοημοσύνη είναι πλέον τόσο δημοφιλής, που το 40% των Αμερικανών την προτιμούν από το να επισκεφθούν προσωπικά έναν πραγματικό θεραπευτή.

22. Οι ενήλικες του Ηνωμένου Βασιλείου ασχολούνται περισσότερο με την τεχνητή νοημοσύνη να κάνουν διαγνώσεις.

(Πηγή: iNews)

Μια έρευνα σε 2,000 ενήλικες στο Ηνωμένο Βασίλειο αποκάλυψε ότι η πιο πιεστική ανησυχία σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη είναι να βασίζεται σε αυτήν για να κάνει διαγνώσεις (39%). Η κατανομή φαρμάκων ήταν 27%, και οι ενισχυτικές χειρουργικές επεμβάσεις ήταν 17%.

Από την άλλη πλευρά, το 26% πίστευε ότι η πιο χρήσιμη εφαρμογή ήταν η υποστήριξη υγιεινού τρόπου ζωής, ακολουθούμενη από τη μείωση του χρόνου αναμονής.

23. Το 28% των ενηλίκων του Ηνωμένου Βασιλείου θα υποστήριζε την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη εάν έδειχναν στοιχεία για βελτιωμένα αποτελέσματα.

(Πηγή: iNews)

Όταν ρωτήθηκαν τι θα μείωνε τις ανησυχίες σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη, το υψηλότερο ποσοστό των ερωτηθέντων (28%) απάντησε απόδειξη βελτιωμένων αποτελεσμάτων ασθενών. Αυτά τα στοιχεία έχουν ήδη αρχίσει να αυξάνονται αλλά μπορεί να χρειάζονται καλύτερη διάδοση στο κοινό.

Επαγγελματική στάση απέναντι στην τεχνητή νοημοσύνη στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Παρά φόβοι για απώλεια θέσεων εργασίας σε τεχνητή νοημοσύνη, όσοι ασχολούνται με την υγειονομική περίθαλψη έχουν γενικά μια θετική προοπτική για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα ωφελήσει τη βιομηχανία.

24. Το 72% των ηγετών στον τομέα της υγείας εμπιστεύονται την τεχνητή νοημοσύνη για την υποστήριξη μη κλινικών, διοικητικών εργασιών.

(Πηγή: Optum)

Η εμπιστοσύνη στο AI εξαρτάται από την εφαρμογή του. Η πλειοψηφία των ερωτηθέντων ηγετών υγειονομικής περίθαλψης είναι όλοι για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για μη κλινικές, διοικητικές διαδικασίες που αφαιρούν χρόνο που οι κλινικοί γιατροί θα μπορούσαν να περάσουν με τους ασθενείς.

Ωστόσο, είναι λιγότερο ενθουσιασμένοι με την εικονική φροντίδα ασθενών (41%), τη διάγνωση και την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων (40%) και την ερμηνεία ιατρικής εικόνας (36%).

25. Σχεδόν το 78% των Βρετανών επαγγελματιών του NHS πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη στον τομέα τους.

(Πηγή: Frontiers)

Από περισσότερους από 7,500 επαγγελματίες της Εθνικής Υπηρεσίας Υγείας, το 77.79% είπε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα ήταν χρήσιμη ή εξαιρετικά χρήσιμη στον τομέα της εργασίας τους. Αυτό περιελάμβανε γιατρούς, νοσηλευτές, θεραπευτές και διευθυντές.

Μόνο το 10% ανησυχεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αντικαταστήσει πλήρως τον ρόλο τους.

26. Το 94% των στελεχών υγειονομικής περίθαλψης πιστεύουν ότι έχουν καθήκον να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη υπεύθυνα.

(Πηγή: Optum)

Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης γνωρίζει περισσότερο από τις ανησυχίες του κοινού σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τα στελέχη υγειονομικής περίθαλψης πιστεύουν ότι είναι καθήκον τους να διασφαλίσουν ότι αναπτύσσεται με υπευθυνότητα.

27. Το 96% των στελεχών υγειονομικής περίθαλψης πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική για την ισότητα της υγείας.

(Πηγή: Optum)

Από τα 500 κορυφαία στελέχη νοσοκομείων που συμμετείχαν στην έρευνα, σχεδόν όλοι πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική για την επίτευξη των στόχων της ισότητας στην υγεία. Δηλαδή, η παροχή δίκαιης και αμερόληπτης υπηρεσίας σε όλους.

28. Πάνω από το 75% των Ευρωπαίων ακτινολόγων πιστεύουν ότι οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης είναι ακριβείς για τη διάγνωση ασθενών.

(Πηγή: SpringerOpen)

Από το 30% των ακτινολόγων που ήδη χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη στην Ευρώπη για να βοηθήσουν στη διάγνωση των ασθενών τους, η πλειονότητα βρίσκει τα αποτελέσματα αξιόπιστα. Το 16.8% το θεωρεί συγκεκριμένα αναξιόπιστο, ενώ το 7.5% δεν είχε άποψη για το θέμα.

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης

Πώς θα μοιάζει το τοπίο της υγειονομικής περίθαλψης της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον και τι λένε τα δεδομένα για τα πιθανά οφέλη;

29. Τα προγνωστικά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να μειώσουν κατά το ήμισυ τις εισαγωγές στα νοσοκομεία.

(Πηγή: Forbes)

Μια μελέτη από την Clare Medical διαπίστωσε ότι με τη χρήση ενός εργαλείου τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη ποιοι ηλικιωμένοι ασθενείς είναι πιο πιθανό να εμφανίσουν «ιατρικά συμβάντα», θα μπορούσαν να ληφθούν μέτρα για τη μείωση των εισαγωγών στα νοσοκομεία. Αυτό μειώνει το κόστος, σώζει ζωές και ελευθερώνει νοσοκομειακά κρεβάτια για άλλες έκτακτες καταστάσεις που δεν μπορούν να προληφθούν.

30. Τα μοντέλα AI μπορούν να προβλέψουν την επιβίωση ασθενών με καρκίνο με ακρίβεια 80%.

(Πηγή: UBC)

Ερευνητές στο Πανεπιστήμιο της Βρετανικής Κολομβίας ανέπτυξαν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να κρατά σημειώσεις ογκολόγους, να αναγνωρίζει τα χαρακτηριστικά των ασθενών και να προβλέπει την επιβίωση του καρκίνου με ακρίβεια 80%.

Αυτό επιτρέπει στους παρόχους υγείας να κάνουν νωρίτερα παραπομπές σε υπηρεσίες υποστήριξης ή να προσφέρουν πιο επιθετικές θεραπείες, με την ελπίδα βελτίωσης των αποτελεσμάτων.

31. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποκλείσει ύποπτα καρδιακά επεισόδια δύο φορές πιο γρήγορα από τους ανθρώπους.

(Πηγή: NIHR)

Μια πρόσφατη δοκιμή από το NIHR και το British Heart Foundation μπόρεσε να αυξήσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα της φροντίδας του καρδιακού επεισοδίου. Το CoDE-ACS μπόρεσε να αποκλείσει ένα έμφραγμα σε διπλάσιο αριθμό ασθενών, σε σύγκριση με τους ανθρώπους, με ακρίβεια 99.6%.

Αυτό διασφαλίζει ότι θα σταλούν στο σπίτι τους ή θα τους δοθεί εναλλακτική φροντίδα, ενώ το προσωπικό είναι ελεύθερο να φροντίζει ασθενείς που διατρέχουν υψηλότερο κίνδυνο.

32. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανιχνεύσει πρώιμα σημάδια άνοιας με την ίδια ακρίβεια με τον άνθρωπο.

(Πηγή: Sheffield University)

Ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που ονομάζεται CognoSpeak είναι σε θέση να αναλύει τη γλώσσα και τα μοτίβα ομιλίας των ασθενών και να ανιχνεύει τη νόσο του Αλτσχάιμερ με 90% ακρίβεια – όπως και οι παραδοσιακές μέθοδοι. Αυτό θα μπορούσε να βελτιώσει την ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα των διαγνώσεων, καθώς υπάρχει λιγότερη εξάρτηση από ανθρώπους γιατρούς.

33. Οι αντιπαραστατικοί αλγόριθμοι είναι τόσο ακριβείς όσο το κορυφαίο 25% των γιατρών.

(Πηγή: Nature Communications)

Η τεχνητή νοημοσύνη είχε επιτυχία με συνειρμικούς αλγόριθμους, οι οποίοι εντοπίζουν ασθένειες που συσχετίζονται έντονα με τα συμπτώματα ενός ασθενούς. Ωστόσο, η συσχέτιση δεν σημαίνει πάντα αιτιότητα.

Ένας αντιπραγματικός αλγόριθμος που χρησιμοποιεί αιτιώδη συλλογιστική αποδείχθηκε ότι είναι τόσο ακριβής όσο το κορυφαίο 25% των γιατρών, σε σύγκριση με το κορυφαίο 44% όταν χρησιμοποιούν συνειρμικούς αλγόριθμους.

34. Η Ογκολογία και η Νευρολογία θα κυριαρχήσουν στην ιατρική ακριβείας που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.

(Πηγή: Precedence Research)

Το 2022, η ογκολογία (διάγνωση καρκίνου) δημιούργησε περισσότερο από το 31% του μεριδίου εσόδων για την τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά φαρμάκων ακριβείας. Αυτό μαζί με την αύξηση των νευρολογικών διαταραχών όπως η επιληψία και η άνοια, αναμένεται να κυριαρχήσουν στην αγορά την επόμενη δεκαετία.

35. Η χειρουργική επέμβαση ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να μειώσει τη διάρκεια παραμονής των ασθενών στο νοσοκομείο κατά περισσότερο από 20%.

(Πηγή: Harvard Business Review)

Μια μελέτη ορθοπεδικών χειρουργείων διαπίστωσε ότι ένα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης μείωσε τις επιπλοκές κατά πέντε φορές σε σύγκριση με τους μη βοηθημένους χειρουργούς. Αυτό θα μπορούσε επίσης να οδηγήσει σε μείωση κατά 21% στη διάρκεια παραμονής των ασθενών στο νοσοκομείο μετά από χειρουργική επέμβαση.

Η μετέπειτα εξοικονόμηση υπολογίζεται σε 40 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως.

36. Οι βοηθοί νοσοκόμων τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να μειώσουν τις εργασίες συντήρησης κατά 20%.

(Πηγή: Harvard Business Review)

Οι βοηθοί νοσοκόμων που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη εκτιμάται ότι εξοικονομούν 20 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως μειώνοντας τον χρόνο που αφιερώνουν οι νοσηλευτές σε εργασίες συντήρησης ασθενών κατά 20%. Ένα παράδειγμα αυτού είναι το chatbot «Molly» της Sensely, το οποίο κάνει ερωτήσεις στους ασθενείς, αξιολογεί τα συμπτώματα και τους κατευθύνει στην κατάλληλη υπηρεσία.

Συμπέρασμα

Αυτές οι στατιστικές τεχνητής νοημοσύνης στις στατιστικές υγειονομικής περίθαλψης αποκαλύπτουν μια ήδη ακμάζουσα βιομηχανία που θα αναπτυχθεί μόνο τα επόμενα χρόνια. Αν και υπάρχουν ορισμένες ανησυχίες από τους ασθενείς, οι επαγγελματίες πιστεύουν ότι θα μειώσει το κόστος, θα μειώσει τις ανθρώπινες προκαταλήψεις και θα βελτιώσει τα αποτελέσματα των ασθενών.

Η έρευνα αποκαλύπτει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι εξίσου ακριβής ή καλύτερη από τους ανθρώπους στην ανάλυση των συμπτωμάτων και στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων. Αυτό θα επιταχύνει τη διάγνωση και τη θεραπεία ασθενών.

Αυτό μαζί με την ευρύτερη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε διοικητικά καθήκοντα θα καταστήσει την υγειονομική περίθαλψη πολύ πιο αποτελεσματική στο μέλλον.

Πηγές

1. Statista – AI Adoption
2. Grand View Research – AI Healthcare
3. HTWorld – Εφαρμογές AI
4. HTWorld – AI Strokes
5. Statista – Χρήστες AI
6. πέτρα
7. Financial Times
8. NBER
9. Statista – AI Healthcare Market
10. Harvard Business Review
11. InsiderIntelligence
12. Grand View Research – AI Precision Medicine
13. Pew Research
14. iNews
15. Optum
16. Σύνορα
17. SpringerOpen
18. Forbes
19. UBC
20. NIHR
21. Πανεπιστήμιο του Σέφιλντ
22. Nature Communications
23. Έρευνα Προτεραιότητας